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Tensorflow-GPU problème (Erreur d'exécution CUDA: l'image du noyau de périphérique n'est pas valide)

J'ai un python Environnement virtuel (Conda) où j'ai installé Cuda Toolkit 10.1.243 et Tensorflow-GPU 2.3.0rc0. Mon pilote CUDA est 11.0.

Afin de tester si TENSORFLOW a été correctement installé sur GPU, j'ai exécuté une série de commandes de l'intérieur du VENV:

tf.test.is_built_with_cuda()

Vrai

tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)

Dispositif trouvé 0 avec Propriétés: PCIBUSID: 0000: 01: 00.0 Nom: Quadro M2000M CompuceCapacité de calcul: 5.0 [Physique (Nom = '/ Physicy_Device: GPU: 0', Device_Type = 'GPU')]

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000,1000])))"

tensorflow.python.framework.errors_impl.internalerror: Initialisation implicite de Cuda Runtime sur GPU: 0 Échec. Statut: L'image du noyau de périphérique n'est pas valide

Je ne sais pas comment résoudre ce problème. J'ai un sentiment que cela est lié à la modification de la compilation telle que Tensorflow prend en charge la capacité de calcul de mon appareil (5.0), mais je ne sais pas comment procéder. Merci!!

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cuda newb

Je viens d'avoir le même problème. J'ai rétrogradé la version Tensorflow2.3 à 2.2 avec la commande suivante.

pip install --upgrade tensorflow==2.2

Cela fonctionne maintenant mais très lent.

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Ugurcan